
企業(yè)必須避免的三個大數(shù)據(jù)錯誤
如果企業(yè)改變它對大數(shù)據(jù)的想法,大數(shù)據(jù)會改變企業(yè)的思路。這聽起來有些像禪宗心印 (Zen Koan)。不過,這是獲得突破性見解的關(guān)鍵:你的眼光必須超越思想的限制,思考和詢問你希望從擁有的數(shù)據(jù)中得到什么。
盡管如此,許多機構(gòu)出人意料地沒有把這種新的思想應(yīng)用到自己的大數(shù)據(jù)計劃中,結(jié)果導(dǎo)致嚴(yán)重的計劃失敗。
錯誤的想法,也就是“大數(shù)據(jù)的錯誤”,有三個主要方面。如果不解決這些錯誤想法,這些錯誤將直接導(dǎo)致一些欠考慮的計劃,不能提供有意義的商業(yè)價值。
錯誤1:從害怕失去機會的角度作出反應(yīng)。由于害怕失去機會,許多機構(gòu)倉促地實施大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施項目,以避免落后。麻省理工學(xué)院《史隆管理評論》(MIT Sloan Management Review)發(fā)表的一篇調(diào)查報告指出,大數(shù)據(jù)的迅速流行導(dǎo)致一些大型企業(yè)的執(zhí)行委員會向管理人員發(fā)出如下指令:“我們不知道大數(shù)據(jù)是什么,但是,我們最好立即解決大數(shù)據(jù)的問題?!?br />
這種下意識的反應(yīng)已經(jīng)導(dǎo)致出現(xiàn)一些無法實現(xiàn)的計劃,如盲目地建造Hadoop(分布式計算)集群,含糊的目標(biāo)是用12至24個月的時間,沒有考慮如何幫助提高收入、節(jié)省成本或者提高競爭力的實際應(yīng)用案例。這種倉促的決定顯然會使大數(shù)據(jù)計劃失敗。
錯誤2:把重點主要放在數(shù)量方面。本文作者Attivio公司產(chǎn)品營銷主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近發(fā)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”這個詞匯有許多競爭的定義,這些定義限制了這個詞匯的實用性。例如,早些時候的定義讓“大”等于“量”。這個定義是不完善的,并且仍然在堅持。許多人仍然錯誤地認(rèn)為大數(shù)據(jù)是Hadoop的同義詞。
這是一個問題,因為把重點放在量的方面將導(dǎo)致大錯誤。這是《哈佛商業(yè)評論》最近發(fā)表的一篇題為“更大的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致更好的決策嗎?”的博客文章提出的警告。這篇文章的作者引述長期的研究結(jié)果稱,決策者經(jīng)常為了提升自我或者證明現(xiàn)有的想法而有選擇地使用和解釋信息。僅僅增加數(shù)據(jù)量不會對目前常規(guī)的企業(yè)想法構(gòu)成挑戰(zhàn)。
這也許是許多企業(yè)設(shè)法利用龐大的數(shù)據(jù)量,只有少數(shù)企業(yè)真正取得成功的原因。這個問題的解決方案不是重新制定一個決策過程,而是重新制定一個機構(gòu)的戰(zhàn)略,不是把量作為主要技術(shù)重點,而是把管理多樣性作為重點!
錯誤3:沒有把重點放在信息的多樣性方面。《哈佛商業(yè)評論》那篇文章的作者還指出,“大量”實際上過時了;金融服務(wù)公司幾十年以來一直有大量的數(shù)據(jù)。目前真正新的東西是信息資源的多樣性。這些資源將產(chǎn)生新的商業(yè)見識。
這篇文章指出,多樣性的商業(yè)團(tuán)隊比單一的商業(yè)團(tuán)隊更有創(chuàng)造力;多種數(shù)據(jù)合并在一起會產(chǎn)生同樣的好處。因此,我們不能說數(shù)量大的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致更好的決策,而是把使用新技術(shù)、處理過程和技能的許多點連接起來的多樣性的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致更好的決策。通過一個統(tǒng)一信息接入平臺,這些點的連接會迅速完成。
設(shè)想一下,把相關(guān)的和分析交易數(shù)據(jù)庫與客戶在社交媒體、網(wǎng)站、電子郵件、即時消息聊天和呼叫中心記錄等地方發(fā)表的喜歡或不喜歡的意見組合在一起,其結(jié)果是一個對客戶解決方案的真正的全方位的看法。這個客戶解決方案提供新的可執(zhí)行的見解,在最大限度提升客戶服務(wù)、忠誠度以及成功的追加銷售和交叉銷售的同時減少客戶流失。這是大數(shù)據(jù)多樣性的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的力量。
重要的是需要指出,越來越多的證據(jù)表明,開始獲得真正的改變游戲規(guī)則的回報的機構(gòu)認(rèn)識到,這是通過管理多樣化的信息實現(xiàn)的。例如,上述大數(shù)據(jù)調(diào)查報告指出,受訪的大企業(yè)都談到管理各種數(shù)據(jù)和集成多種來源的信息。這是企業(yè)使用大數(shù)據(jù)的重點。這包括使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
因此,如果你的機構(gòu)還沒有探索把管理多樣性數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的主要推動因素和技術(shù)重點,你的機構(gòu)現(xiàn)在要在競爭對手采取行動之前把這個工作擺正優(yōu)先的位置。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11